Walidacja danych to proces oceny jakości i dokładności danych używanych do szkolenia modelu sztucznej inteligencji (AI). Celem walidacji danych jest zapewnienie, że dane są odpowiednie do użycia w procesie szkolenia i zapobieżenie błędom lub wprowadzeniu uprzedzeń do modelu.
Na ten proces składa się kilka kroków.
Przed przystąpieniem do walidacji danych ważne jest, aby podzielić dane na zbiory: szkoleniowy i walidacyjny. Dane szkoleniowe służą do szkolenia modelu AI, natomiast dane walidacyjne posłużą do oceny wydajności modelu.
Brakujące wartości mogą negatywnie wpłynąć na wydajność modelu AI. Ważne jest, aby sprawdzić brakujące wartości i wybrać najlepszy sposób ich obsługi, np. uzupełnienie brakujących wartości lub usunięcie próbek, które zawierają brakujące wartości lub są zduplikowane.
Wartości odstające to punkty danych, które znacznie różnią się od innych punktów danych. Ważne jest, aby sprawdzić wartości odstające i wybrać najlepszy sposób ich obsługi, takie jak usunięcie wartości odstających lub transformacja danych.
Balans danych odnosi się do dystrybucji danych między różnymi klasami. Zbiór danych o niezrównoważonym rozkładzie może negatywnie wpłynąć na wydajność modelu AI. Ważne jest, aby sprawdzić balans danych i wybrać najlepszy sposób jego obsługi, takie jak oversampling dla klasy mniejszościowej lub undersampling dla klasy większościowej.
Użyj zbioru walidacyjnego do oceny wydajności modelu na nie widzianych dotychczas danych. Pomaga to określić, czy model jest overfitting, underfitting lub ogólnie dobrze generalizujący dla nowych danych.
Jakość danych może znacznie wpłynąć na wydajność modelu AI. Ważne jest, aby sprawdzić jakość danych, takie jak wykrywanie błędów w danych lub sprawdzenie duplikatów.
Na podstawie wyników oceny w celu poprawy wydajności, należy dostroić model, poprzez dostosowanie jego parametrów lub architektury.
data validation
Walidacja danych to ważny etap w procesie szkolenia sztucznej inteligencji (AI), ponieważ pomaga upewnić się, że model jest odporny i może generalizować wyniki na nowych danych. Poprzez ciągłe monitorowanie i dostosowywanie wyników w trakcie procesu szkolenia, możesz upewnić się, że model uczy się skutecznie i przewiduje wyniki z wysoką dokładnością. Możemy łatwo dostarczyć wykwalifikowanych native speakerów-walidatorów, którzy zapewnią, że posiadane przez Ciebie dane poprawią wydajność i jakość Twojej SI.
Potrzebujesz szybko wycenić swoje tłumaczenie? A może chcesz dopytać o rodzaj usługi, język lub czas realizacji?
Wyślij plika lub zadaj nam dowolne pytanie – nasz Project Manager skontaktuje się z Tobą szybciej niż Tommy Lee Jones w Ściganym. 😎
